Ocena symulowanej sieci kontaktów w hierarchicznym modelu autoregresji przestrzennej. Interakcje społeczne oparte na homofilii mają znaczenie dla rozprzestrzeniania się zachowań konsumpcyjnych
Abstrakt
Celem artykułu jest określenie, jaki wpływ na rozprzestrzenianie się zachowań konsumpcyjnych ma dobór sieci powiązań społecznych bazujących na homofilii i heterofilii. Jako miarę zachowań konsumpcyjnych przyjęto poziom wydatków gospodarstw domowych, zaś jako agenta uznano osobę odniesienia danego gospodarstwa. Sieci społeczne zbudowano zakładając, że każdy agent posiada indywidualną gęstość sieci kontaktów, wynikającą z jego cech. Powiązanie między gęstością sieci kontaktów a cechami uzyskano przy wykorzystaniu danych pochodzących z Diagnozy Społecznej (2011). W badaniu przetestowano trzy rodzaje sieci powiązań wspomagających lub ograniczających rozprzestrzenianie się zachowań konsumpcyjnych: 1) nielosowe z algorytmem k najbliższych sąsiadów, 2) losowe z pięcioma dodatkowymi typami ograniczeń, 3) częściowo losowe z losowaniem powiązań z ograniczonej liczby potencjalnych połączeń – stosując jako ograniczenie wartość indeksu Jaccarda. Występowanie efektu rozprzestrzeniania zachowań konsumpcyjnych zweryfikowano przez porównanie wartości oszacowań parametrów, uzyskanych w drodze estymacji wielopoziomowego modelu przestrzennej autoregresji (HSAR). Aplikacja modelu HSAR pozwoliła na jednoczesną kontrolę dodatkowych efektów, takich jak: przestrzenna heterogeniczność oraz zależności przestrzenne. Dane dotyczące wydatków gospodarstw domowych uzyskano z bazy danych indywidualnych Badania Budżetów Gospodarstw Domowych (2011). Uzyskane wyniki wykazały, że struktura powiązań bazująca na homofilii wspiera efekt rozprzestrzeniania się zachowań konsumpcyjnych. W przypadku sieci powiązań społecznych, bazujących na niepodobieństwie cech agentów, efekt taki nie zachodzi. Dodatkowo, zauważono iż kluczową rolę dla rozprzestrzeniania się zachowań konsumpcyjnych odgrywa bliskość geograficzna gospodarstw domowych.
Słowa kluczowe:
zachowania konsumpcyjne, sieci społeczne, przestrzenne modelowanie wielopoziomoweBibliografia
Bott, H. (1928). Observation of play activities in a nursery school. Genetic Psychology Monographs 4(1): 44-88.
Google Scholar
Burgess, S.; Sanderson, E.; Umaña-Aponte, M. (2011). School ties: An analysis of homophily in an adolescent friendship network. The Centre for Market and Public Organisation 267. Available at: http://www.bris.ac.uk/cmpo/publications/papers/2011/wp267.pdf. Accessed 15 July 2014.
Google Scholar
Byrne, D.; Nelson, D. (1965). Attraction as a linear function of proportion of positive reinforcements. Journal of personality and social psychology 1(6): 659.
Google Scholar
Centola, D. (2011). An experimental study of homophily in the adoption of health behaviour. Science 334(6060): 1269-1272.
Google Scholar
Centola, D.; Willer, R.; Macy, M. (2005). The Emperor’s Dilemma: A Computational Model of Self‐Enforcing Norms1. American Journal of Sociology 110(4): 1009-1040.
Google Scholar
Christakis, N. A.; Fowler, J. H. (2007). The spread of obesity in a large social network over 32 years. New England journal of medicine 357(4): 370-379.
Google Scholar
Collins, R. L.; Parks, G. A.; Marlatt, G. A. (1985). Social determinants of alcohol consumption: the effects of social interaction and model status on the self-administration of alcohol. Journal of consulting and clinical psychology 53(2): 189.
Google Scholar
Council for Social Monitoring (2011). Integrated database. Available at: www.diagnoza.com. Accessed 2 August 2014.
Google Scholar
Dong, G.; Harris, R. (2014). Spatial Autoregressive Models for Geographically Hierarchical Data Structures. Geographical Analysis 47(2): 173–191.
Google Scholar
Easley, D.; Kleinberg, J. (2010). Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World. Cambridge: Cambridge University Press.
Google Scholar
Golub, B.; Jackson, M. O. (2012). How homophily affects the speed of learning and best-response dynamics. The Quarterly Journal of Economics 127(3): 1287-1338.
Google Scholar
Grinblatt, M.; Keloharju, M.; Ikäheimo, S. (2008). Social influence and consumption: evidence from the automobile purchases of neighbors. The review of Economics and Statistics 90(4): 735-753.
Google Scholar
Jaccard, P. (1912). The distribution of the flora in the alpine zone. 1. New phytologist 11(2): 37-50.
Google Scholar
Łaszkiewicz, E.; Dong, G.; Harris, R. (2014). The Effect Of Omitted Spatial Effects And Social Dependence In The Modelling Of Household Expenditure For Fruits And Vegetables. Comparative Economic Research 17(4): 155-172.
Google Scholar
Lazarsfeld, P.F.; Merton, R.K. (1954). Friendship as a social process. In: Berger, M.; Abel, T.; Page, C.H. (eds.). Freedom and control in modern society: 18-66. Princeton, NJ: Van Nostrand.
Google Scholar
Loomis, C. P. (1946). Political and occupational cleavages in a Hanoverian village, Germany: A sociometric study. Sociometry 9: 316-333.
Google Scholar
Ma, L.; Krishnan, R.; Montgomery, A. (2010). Homophily or Influence? An Empirical Analysis of Purchase within a Social Network. Available at: http://community.mis.temple.edu/seminars/files/2011/02/krishnan-homophily-influence.pdf. Accessed 15 July 2014.
Google Scholar
Marti de, J.; Zenou, Y. (2011). Identity and social distance in friendship formation 13. Stockholm University, Department of Economics.
Google Scholar
McPherson, M.; Smith-Lovin, L.; Cook, J. M. (2001). Birds of a feather: Homophily in social networks. Annual review of sociology 27: 415-444.
Google Scholar
Richardson, H. M. (1940). Community of values as a factor in friendships of college and adult women. The Journal of Social Psychology 11(2): 303-312.
Google Scholar
Rogers, E. M.; Bhowmik, D. K. (1970). Homophily-heterophily: Relational concepts for communication research. Public opinion quarterly 34(4): 523-538.
Google Scholar
Rosenquist, J. N.; Murabito, J.; Fowler, J. H.; Christakis, N. A. (2010). The spread of alcohol consumption behavior in a large social network. Annals of Internal Medicine 152(7): 426-433.
Google Scholar
Sorensen, G.; Stoddard, A. M.; Dubowitz, T.; Barbeau, E. M.; Bigby, J.; Emmons, K. M.; Peterson, K. E. (2007). The influence of social context on changes in fruit and vegetable consumption: results of the healthy directions studies. American Journal of Public Health 97(7): 1216.
Google Scholar
Sudman, S. (1988). Experiments in measuring neighbor and relative social networks. Social Networks 10(1): 93-108.
Google Scholar
Tobler, W. (1970). A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Economic geography 46: 234-240.
Google Scholar
Wasserman, S.; Galaskiewicz, J. (1994). Advances in Social Network Analysis: Research in the Social and Behavioral Sciences. SAGE Publications, Inc.
Google Scholar
Yavaş, M.; Yücel, G. (2014). Impact of Homophily on Diffusion Dynamics Over Social Networks. In: Bye, R.T., Zhang, H. (eds.). Proceedings 27th European Conference on Modelling and Simulation. ECMS Webjørn Rekdalsbakken. Available at: http://www.scs-europe.net/dlib/2013/ecms13papers/socint_ECMS2013_0177 .pdf. Accessed 27 May 2014.
Google Scholar
Żak, B.; Zbieg, A. (2012). Symulacja upodabniania się postaw w sieci relacji społecznych. Nauki o Zarządzaniu 4(13): 151-168.
Google Scholar
Statystyki
Downloads
Licencja
Prawa autorskie (c) 2020 Economic and Environmental Studies
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Na tych samych warunkach 4.0 Międzynarodowe.
